EcoThink：持続可能でアクセス可能なエージェントのためのグリーンな適応推論フレームワーク

arXiv cs.AI / 2026/3/27

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要点

本論文では、Chain-of-Thoughtのような広く用いられているLLMの推論戦略が、ウェブ規模では計算を無駄にし、その結果としてエネルギー使用量とカーボン排出を増やしつつ、資源制約のある地域での利用可能性を制限していると主張する。
軽量な蒸留ベースのルータを用いて、「深い推論をスキップすべきか」「複雑な論理に適用すべきか」を判断する、省エネルギーに配慮した適応推論フレームワークEcoThinkを提案する。
EcoThinkは、LLMエージェント推論におけるアルゴリズム上の無駄を削減することで、持続可能性（UN SDG 13の支援）と包括性（SDG 10の支援）の双方を目指す。
9つのベンチマークでの実験では、推論エネルギーが平均40.4%削減され、ウェブ知識検索では最大81.9%の節約が達成されている。加えて、統計的に有意な性能低下は見られない。
著者らは、EcoThinkを、品質を犠牲にすることなく、より持続可能でアクセス可能な生成AIエージェントを構築するためのスケーラブルなアプローチとして位置づけている。

抄録: Webが静的な取得から生成的な対話へと移行するにつれ、大規模言語モデル（LLM）の環境負荷が増大しており、これは重大な持続可能性の課題となっています。現在のパラダイムでは、Chain-of-Thought（CoT）のような計算集約的な戦略を、毎日何十億ものクエリに対して無差別に適用してしまうことがあり、その結果、LLMが過剰に思考してしまいます。この冗長性は、炭素排出と運用上の障壁を増幅します。こうした非効率は、資源が制約された地域におけるAIへの公平なアクセスを妨げることで、国連の持続可能な開発目標13（気候変動への対策）および10（不平等の解消）を直接的に損なっています。これに対処するために、私たちはEcoThinkを導入します。EcoThinkは、環境への責任と高性能なAI知能を両立させることを目的とした、省エネルギー志向の適応型推論フレームワークです。EcoThinkは、軽量な蒸留ベースのルータを用いてクエリの複雑さを動的に評価し、定型的な事実の取得では不要な推論を省略し、複雑な論理に対しては高度な計算を温存します。9つの多様なベンチマークにわたる大規模な評価により、EcoThinkは性能低下が統計的に有意でないまま、平均で推論エネルギーを40.4%削減することを示しました（Web知識の取得では最大81.9%）。アルゴリズム上の無駄を抑えることで、EcoThinkは持続可能で包摂的、かつ省エネルギーな生成型AIエージェントに向けたスケーラブルな道筋を提供します。